AutoSurvey:大規模言語モデルは自動的に調査を書くことができる【JST機械翻訳】

Wang Yidong; Guo Qi; Yao Wenjin; Zhang Hongbo; Zhang Xin; Wu Zhen; Zhang Meishan; Dai Xinyu; Zhang Min; Wen Qingsong; Ye Wei; Zhang Shikun; Zhang Yue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202402202492510565 整理番号：24P0144699

AutoSurvey:大規模言語モデルは自動的に調査を書くことができる【JST機械翻訳】

AutoSurvey: Large Language Models Can Automatically Write Surveys

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資料名：
発行年： 2024年06月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年06月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント言語：英語 (EN)

本論文では,人工知能のような急速に発展している分野における包括的な文献調査の創造を自動化するための迅速でよく組織化された方法論であるAutoSurveyを紹介した。従来の調査用紙作成は,情報の膨大な量と複雑さのために課題に直面し,効率的な調査方法の必要性を促した。大規模言語モデル(LLM)は,このプロセスの自動化において有望であるが,文脈ウィンドウ制限,パラメトリック知識制約,および評価ベンチマークの欠如などの課題が残っている。AutoSurveyは,初期検索と輪郭生成,特殊LLMによるサブセクション製図,統合と精密化,厳密な評価と反復を含む系統的手法を通してこれらの課題を扱う。筆者らの貢献は,調査問題に対する包括的な解,信頼できる評価法,およびAutoSurveyの有効性を実証する実験的検証を含む。url{https://github.com/AutoSurveys/AutoSurvey}で資源を公開した。【JST機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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